梯度归一化

机器学习数据预处理方法（数据重编码） ##2

离散字段的数据重编码1.OrdinalEncoder自然数排序2.OneHotEncoder独热编码3.ColumnTransformer转化流水线二、连续字段的特征变换1.标准化（Standardization）和归一化
恒c·2024-02-05 22:41

【转】梯度算法收藏

链接地址：https://blog.csdn.net/u013282174/article/details/79714588
mrcricket·2024-02-05 22:28

AIGC实战——归一化流模型(Normalizing Flow Model)

AIGC实战——归一化流模型0.前言1.归一化流模型1.1归一化流模型基本原理1.2变量变换1.3雅可比行列式1.4变量变换方程2.RealNVP2.1TwoMoons数据集2.2耦合层2.3通过耦合层传递数据
盼小辉丶·2024-02-05 22:13

深度神经网络中的BNN和DNN：基于存内计算的原理、实现与能量效率

前言前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家：https://www.captainbed.cn/zChatGPT体验地址文章目录前言引言内存计算体系结构深度神经网络（DNN）随机梯度的优化算法二值化神经网络
雪碧有白泡泡·2024-02-05 19:02

【学习笔记】斯坦福大学公开课（机器学习）之指数分布族

e−a(η)是归一化常数（normalizationconstant），这个常数的作用是让p(y;η)中y的和为1。T,a
好奇的大白·2024-02-05 16:43

Momentum and NAG

我们知道，一般的梯度下降，是没有这一项的，有了这一项之后，的更新和前一次更新的路径有关，使得每一次更新的方向不会出现剧烈变化，所以这种方法在函数分布呈梭子状的时候非常有效。
馒头and花卷·2024-02-05 16:31

ncc匹配（二，补足旋转）

我们可以算旋转的ncc，基于下面的方法，即就是hog，即梯度角度直方图，我利用下面hog数据，带入ncc公式，搞定：左边是学习到的hog，右
工业机器视觉设计和实现·2024-02-05 14:37

机器学习 - 梯度下降

场景上一章学习了代价函数，在机器学习中，代价模型是用于衡量模型预测值与真实值之间的差异的函数。它是优化算法的核心，目标是通过调整模型的参数来最小化代价模型的值，从而使模型的预测结果更接近真实值。常见的代价模型是均方误差（MeanSquaredError，MSE），它衡量了模型预测值与真实值之间的平方差的平均值。上一章曾经简单得用它预测过房价，MSE可以表示为：J(θ0,θ1)=12m∑i=1m(h
北堂飘霜·2024-02-05 13:43

梯度提升树系列2——如何使用GBDT解决分类问题

目录写在开头1.GBDT在二分类问题中的应用详细解析1.1算法流程1.2实现方法1.3优化策略和常见问题1.4具体场景实现2.GBDT在多分类问题中的应用2.1背景介绍2.2实现代码3.参数调整和模型优化3.1关键参数解析3.2调参技巧和工具推荐3.3Python实现示例写在最后在当今数据驱动的时代，分类问题无疑是机器学习领域中最常见也是最有挑战性的问题之一。从图像识别、文本分类到客户行为预测，分
theskylife·2024-02-05 13:05

梯度提升树系列1——梯度提升树（GBDT）入门：基本原理及优势

对各种类型数据的适应性2.3在数据不平衡情况下的优势2.4鲁棒性与泛化能力2.5特征重要性评估2.6高效处理大规模数据3.与其他算法的比较3.1与随机森林的比较3.2与支持向量机的比较3.3与神经网络的比较写在最后梯度提升树
theskylife·2024-02-05 13:04

LLaMA 模型中的Transformer架构变化

目录1.前置层归一化（Pre-normalization）2.RMSNorm归一化函数3.SwiGLU激活函数4.旋转位置嵌入（RoPE）5.注意力机制优化6.GroupQueryAttention7.
samoyan·2024-02-05 13:57

2024美赛E题成品论文30页+完整数据集+配套代码+答疑

首先，我们采用梯度提升树模型对社区基础设施、气象条件等多方面因素进行分析，以量化社区抗灾能力。其次，我们通过随机森林回归模型探讨了社区建筑物抗灾能力的关键特征。
2023数学建模国赛比赛资料分享·2024-02-05 13:17

机器学习优化过程中的各种梯度下降方法（SGD，AdaGrad，RMSprop，AdaDelta，Adam，Momentum，Nesterov）

机器学习优化过程中的各种梯度下降方法（SGD，AdaGrad，RMSprop，AdaDelta，Adam，Momentum，Nesterov）实际上，优化算法可以分成一阶优化和二阶优化算法，其中一阶优化就是指的梯度算法及其变种
bj_yoga·2024-02-05 12:59

深度学习-随机梯度下降

在训练过程中使用随机梯度下降，但没有解释它为什么起作用。为了澄清这一点，将继续更详细地说明随机梯度下降（stochasticgradientdescent）。
白云如幻·2024-02-05 12:10

matlab归一化方法,数据归一化的基本方法

1.线性归一化简单公式表达：y=(x-minValue)/(maxValue-minValue)其中，x是归一化之前的数据，y是归一化之后的数据，maxValue和minValue分别对应这一组数据中的最大值和最小值
风雪轩·2024-02-05 11:11

如何利用MATLAB实现数据的标准化/归一化

一、在MATLAB主页中新建实时函数将函数保存为scaledata.mlx二、标准化/归一化loadOriginal.txtdataout=scaledata(Original,0,1)%也可以归一化到
vampire4514159·2024-02-05 11:10

批量归一化和残差网络

1.批量归一化标准化：使得任意一个特征在数据集中所有样本上的均值为0、标准差为1。标准化处理输入数据使各个特征的分布相近。批量归一化：就是在批次范围内做标准化。
英文名字叫dawntown·2024-02-05 08:20

Opencv学习笔记——特征匹配

默认的是用归一化的欧氏距离。bf=cv2.
纸箱里的猫咪·2024-02-05 06:01

特征缩放和交叉验证法随笔

特征缩放和交叉验证法因为特征间数据取值范围相差过大，就会造成梯度下降会走的很远。这样优化时间比较长而且可能造成错误路径。
zidea·2024-02-05 05:37

《深度学习入门》学习笔记

原书：《深度学习入门：基于Python的理论与实现》文章目录前言第一章python入门列表字典类numpy广播第二章感知机第三章神经网络激活函数第四章神经网络的学习损失函数求梯度第五章误差反向传播法第六章与学习相关的技巧
YY_oot·2024-02-05 05:55

【预测模型】基于改进粒子群优化最小二乘支持向量机lssvm求解短期电力负荷预测matlab源码

负荷预测是其运行和规划的重要依据之一.因此,针对粒子群算法(ParticleSwarmOptimization,PSO)优化最小二乘支持向量机(LeastSquareSupportVectorMachine,LSSVM)存在的速度变化梯度方向产生的非最优粒子问题
Matlab科研辅导帮·2024-02-05 02:16

sklearn实现数据标准化（Standardization）和归一化（Normalization）

标准化（Standardization）sklearn的标准化过程，即包括Z-Score标准化，也包括0-1标准化，并且即可以通过实用函数来进行标准化处理，同时也可以利用评估器来执行标准化过程。接下来我们分不同功能以的不同实现形式来进行讨论：Z-Score标准化的评估器实现方法#首先是评估器导入fromsklearn.preprocessingimportStandardScaler#评估器的实例
恒c·2024-02-04 23:02

Ai 算法之Transformer 模型的实现: 一 、Input Embedding模块和Positional Embedding模块的实现

但这种模型有梯度爆炸和梯度消失的风险，所以只能做简单的生成任务。LSTM：长短记忆网络。通过引入门控制机制来控制信息传递。有效避免了梯度消失和梯度保障的问题。LSTM可以做些复杂的生成任务。T
千年奇葩·2024-02-04 21:38

KNN 及其扩展

算法流程如下：首先将传进来的参数进行归一化（即除以他们的max-min,将数值转化为0~1之间）然后将测试数集进行拆分，拆分为一部分为训练集，一部分为测试集然后对测试集中每个用例进行全局的计算，即测试集中
AresAnt·2024-02-04 20:34

动手学深度学习v2-基础优化方法-笔记

最常见的算法——梯度下降当一个模型没有显示解的时候，该怎么办呢？
Alkali！·2024-02-04 19:07

XGB-2: Boosted Trees（提升树）简介

梯度提升树已经存在一段时间，关于这个主题有很多资料。本部分将使用监督学习的元素，以一种自包含和原则性的方式解释提升树。认为这种解释更清晰、更正式，并
uncle_ll·2024-02-04 16:58

XGB-1：XGBoost安装及快速上手

XGBoost基于梯度提升框架，但通过引入一系列优化来提升性能和效率。XGBoost的主要特点：性能高效：XGBoost通过并行处理和核外计算来优化计算速度，同时保持高预测精度
uncle_ll·2024-02-04 16:57

SSVEPNet:使用标签平滑与谱归一化的高效CNN-LSTM网络

SSVEPNet:使用标签平滑与谱归一化的高效CNN-LSTM网络1.论文摘要2.背景介绍3.CNN-LSTM网络4.正则化技术4.1.基于视觉注意力机制的标签平滑技术4.2.谱归一化技术5.实验结果5.1
Ethan Hunt丶·2024-02-04 11:54

3、GAN 架构

1903.06048v3GANs在适应不同数据集方面异常困难,部分原因是训练期间的不稳定以及对超参数的敏感性.引起这种不稳定的一个普遍认为的原因是,当真实和生成分布的支撑没有足够的重叠时,从鉴别器到生成器的梯度将变得无用
C--G·2024-02-04 10:10

机器学习：Softmax回归（Python）

logistic_regression_mulclass.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassLogisticRegression_MulClass:"""逻辑回归，采用梯度下降算法
捕捉一只Diu·2024-02-04 04:27

R-CNN阅读笔记

blog.csdn.net/hjimce/article/details/50187029作者：hjimce一、相关理论过去十年在许多视觉识别任务中主要流行的是SIFT与HOG（这两种方法都是基于图像中梯度方向直方图的特征提取方法
tang-0203·2024-02-04 02:40

Opencv第七课--形态学滤波

形态学滤波形态学滤波包括腐蚀、膨胀、开运算、闭运算、形态学梯度、礼帽、黑帽下面针对这四种形态学操作，说明一下其原理。
计算机视觉__掉队选手·2024-02-04 01:08

100 个 NLP 面试问题

什么是TF-IDF中的归一化？为什么在我们这个时代需要了解TF-IDF，如何在复杂的模型中使用它？解释朴素贝叶斯的工作原理。你可以用
无水先生·2024-02-03 19:47

人工智能深度学习发展历程-纪年录

时间重大突破模型改进详细信息1847SGD随机梯度下降1995SVM支持向量机1982RNN循环神经网络，序列模型1986反向传播1997LSTM长短期时间记忆1998Lenet-5首次应用于手写识别2001
犟小孩·2024-02-03 19:37

（2021|NIPS，VQ-VAE，精度瓶颈松弛，三明治层归一化，CapLoss）CogView：通过转换器掌握文本到图像的生成

CogView:MasteringText-to-ImageGenerationviaTransformers公众号：EDPJ（添加VX：CV_EDPJ或直接进Q交流群：922230617获取资料）目录0.摘要1.简介2.方法2.1理论2.2标记化2.3自回归Transformer2.4训练的稳定性3.微调3.1超分辨率3.2图像标题和自我重新排名3.3风格学习3.4工业时尚设计4.实验结果4.1
EDPJ·2024-02-03 19:18

L1归一化和L2归一化范数的详解和区别

一句话介绍就是：L1norm就是绝对值相加，又称曼哈顿距离;L2norm就是欧几里德距离之和2范数：在向量范数范围内：1范数就是等于各个值的绝对值相加，这里不贴公式了。从公式上来说：L1的公式：绝对值相加L2的公式：欧几里德距离之和就是样本和标签之差的平方之和两个范数的简单性能对比：在正则化中二者的区别：同时注意由于L1是绝对值之和，因此同一个问题得出的解可能有多个：祭出万年不变的求街区最短路径，
code_Rocker·2024-02-03 17:34

回归问题总结（梯度下降、线性回归、逻辑回归、源码、正则化）

原文地址：http://blog.csdn.net/gumpeng/article/details/51191376最近，应妹子要求，对回归问题进行了总结。网上相关资料很多，主要是针对AndrewNg的在线课程写的笔记，但大部分都讲得不清晰。这篇博客不能算是原创，主要是将我认为比较好的博客做了汇总，按照我觉得比较容易看懂的方式进行排版。希望能对大家有帮助。有兴趣的同学也可以根据文章最后的参考文献，
菜鸟的翅膀·2024-02-03 17:32

【牛B得一塌糊涂】窗口归一化技术，改进医学图像的分布外泛化能力

窗口归一化技术，改进医学图像的分布外泛化能力提出背景WIN、WIN-WIN、无参数归一化、特征级别数据增强如何提升分布外的泛化？
Debroon·2024-02-03 17:01

pytorch的两个函数 .detach() .detach_() 的作用和区别

的作用和区别1tensor.detach()2tensor.detach_()前言：当我们再训练网络的时候可能希望保持一部分的网络参数不变，只对其中一部分的参数进行调整；或者值训练部分分支网络，并不让其梯度对主网络的梯度造成影响
Alexa2077·2024-02-03 16:28

DoubleEnsemble：基于样本重加权和特征选择的金融数据分析方法

现代机器学习模型（如深度神经网络和梯度提升决策树）由于其提取复杂非线性模式的优越能力，在金融市场预测中越来越受欢迎。然而，由于金融数据集的信噪比非常低，并且是非平稳的，复杂的模型往往很容易过拟合。
tzc_fly·2024-02-03 16:57

神经网络梯度是什么意思,神经网络中梯度下降法

梯度下降算法是指什么神经网络谷歌人工智能写作项目：小发猫对于非连续目标在深度神经网络的优化过程中哪种梯度下降方法最好还有很多，一步正割算法，拟牛顿算法，量化共轭梯度法，弹性梯度下降法等等rfid。
「已注销」·2024-02-03 15:16

【AIGC扫盲】人工智能大模型快速入门

TensorFlow提供了一种称为计算图的编程模型，它允许用户定义复杂的计算并自动计算梯度。此外，TensorFlow还提供了一组丰富的工具，用于可视化模型的结构和性能。
super_journey·2024-02-03 15:04

12.1 关键点提取------Harris原理及代码

我们可以直观的概括下角点所具有的特征：>轮廓之间的交点；>对于同一场景，即使视角发生变化，通常具备稳定性质的特征；>该点附近区域的像素点无论在梯度方向上还是其梯度幅值上有着较大变化；2.角点检测
YANQ662·2024-02-03 14:48

shap，一个神奇的 python 库

SHAP库特别适用于解释复杂的机器学习模型，如随机森林、梯度增强机和深度神经网络。为什么可解释性很重要？可解释性在机器学习中至关重要，主要是因为：‍‍模型透明度
Python_P叔·2024-02-03 14:33

CCF-CSP 202206-1 归一化处理

CCF-CSP202206-1归一化处理题目要求‍⬛题目背景‍⬛问题描述‍⬛输入格式‍⬛输出格式‍⬛样例说明样例输入样例输出样例解释‍⬛子任务‍⬛评分方式‍⬛提示问题解决满分代码（含逐行代码解释）C++
九又四分之三(9¾)站台·2024-02-03 11:19

机器学习原理

神经网络负梯度方向反向传播局部最小就是全局最小svm支持向量机/核函数降维/对偶利于核函数/软间隔正则化去掉噪声，提升鲁棒性决策树信息增益，熵/剪枝/随机森林随机选取n个数据得到m棵cart树进行bagging
ixtgtg·2024-02-03 07:51

sklearn.preprocessing 标准化、归一化、正则化

文章目录数据标准化的原因作用归一化最大最小归一化针对规模化有异常的数据标准化线性比例标准化法log函数标准化法正则化Normalization标准化的意义数据标准化的原因某些算法要求样本具有零均值和单位方差
Cachel wood·2024-02-03 07:35

PyTorch中tensor.backward()函数的详细介绍

backward()函数是PyTorch框架中自动求梯度功能的一部分，它负责执行反向传播算法以计算模型参数的梯度。
科学禅道·2024-02-03 07:35

机器学习_12_梯度下降法、拉格朗日、KKT

文章目录1梯度下降法1.1导数、梯度1.2梯度下降法1.3梯度下降法的优化思想1.4梯度下降法的调优策略1.5BGD、SGD、MBGD1.5.1BGD、SGD、MBGD的区别2有约束的最优化问题3拉格朗日乘子法
少云清·2024-02-03 06:23

最大熵阈值python_李航统计学习方法（六）----逻辑斯谛回归与最大熵模型

文中使用Python实现了逻辑斯谛回归模型的3种梯度下降最优化算法，并制作了可视化动画。针对最大熵，提供一份简明的GIS最优化算法实现，并注解了一个IIS最优化算法的Java实现。
weixin_39669638·2024-02-03 06:20
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